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Q 데이터분석가로 취업을 희망하는 취준생입니다.

조회2,863
23.07.08 작성

안녕하세요.


데이터분석가로 취업을 희망하는 취준생입니다.(학사학위 취득, 컴퓨터공학과 졸업)


최종목표는 빅데이터 분석기사로 일하는 것이 꿈이지만


석사학력을 취득해야 한다 해서 아래 단계인 데이터분석가로 취업을 희망하고자 합니다.


원래는 자바 웹 개발자를 목표로 취업준비를 하였으나, 적성에 맞지 않아


1주 전에 데이터 관련 직무로 눈길을 돌렸습니다.


이제 만 나이로 28살(한국나이로 30살)인데 너무 시간만 보내는 것 같아 슬슬 걱정 됍니다....


너무 서론이 길었지만 일단 저의 계획을 말씀드리자면


1. Phthon, SQL을 공부하여 데이터분석 준전문가 자격증을 따려합니다.

2. 이 후 데이터 분석 프로젝트를 준비하려고 합니다.


그런데 계획이 너무 막연하다는 느낌이 드는군요.


실무에서 활동하고 계신 전문가 분들의 조언을 구하고자 질문드립니다.


쓴소리도 달게 받겠습니다.


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답변 3
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    머신러닝엔지니어 / 4년차

    저도 늦은 나이에 이 분야로 변경했습니다. 전혀 늦지 않았습니다. 관련 학과도 아니고 석박사도 아닌데 취직 및 이직 순조롭게 했습니다.

    1. SQL, Python은 기본입니다. adsp보단 빅데이터분석기사 + sqld 더 나아가 ADP를 도전하시길 바랍니다.
    2. 데이터 분석 프로젝트는 따로 준비를 하기보단 kaggle, dacon 등 대회에 직접 참여하시면서 EDA에 감을 익히시며 데이터를 보는 눈을 키우시면 됩니다.
    3. 데이터 분석에서는 가장 중요한 것은 `해당 산업의 도메인 지식`입니다. 코딩 실력은 시간 지나면 늘게 됩니다. 특정 분야 중 제조, 유통 e-커머스, 금융 등 다양한 도메인 지식을 습득하는 것이 가장 중요합니다.

    23.07.14 작성 신고
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    R&D·연구원 / 2년차

    자격증도 좋은데, kaggle이니 dacon 같은데서 competiotion에 참여하면서 경험 및 프로젝트 기반의 포트폴리오를 만들어보는 것도 좋습니다. 실질적인 데이터를 다뤄보는 경험이 되고, 수상까지 할 수 있다면 더욱 좋습니다. 연구까지 갈 게 아니라면, 대학원이 필수가 되지는 않는 것 같습니다. 아예 감이 안잡힌다면 여러 채용 공고를 보면서 업계에서 요구하는 역량을 서치해보는 것도 좋습니다,.

    23.07.10 작성 신고
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    데이터사이언티스트 / 10년차

    데이터 분석에 기본은 SQL이며, 요즘은 python으로 백엔드도 구성하는 곳 많이 있습니다. 석사는 필수가 아니며 사실 경력에 따라 갈곳이 생기며 3년에 한번씩 이직하면서 원하는 곳에 접근하는것도 좋은 방법입니다. 빅데이터분석도 석사만 가능곳이 아니니깐 참고하고 데이터엔지니어, 시각화등 여러개를 할 수 있도록 노력해보세요. 말로만 하겠다 하지말고 실제로 행동으로 옮긴다면 분명히 좋은 결과가 있을 겁니다.

    23.07.10 작성 신고

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